讯飞星火认知大模型全新升级,全新版本、多模交互—测评结果超预期

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了讯飞星火认知大模型全新升级,全新版本、多模交互—测评结果超预期。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

写在前面

版本新功能

1 体验介绍

登录注册

申请体验

2 具体使用

2.1 多模态能力

2.1.1 多模理解

2.1.2 视觉问答

2.1.3 多模生成

2.2 代码能力

2.2.1 代码生成

2.2.2 代码解释

2.2.3 代码纠错

2.2.4 单元测试

2.3 插件功能

2.3.1 PPT生成

2.3.2 简历生成

2.3.4 文档问答

3 其他功能

4 权威测评

4.1智商指数

4.2 工具提效

5 总结

优势

体验


 

写在前面

认知大模型(Cognitive Grand Model)是指一种综合性的认知模型,旨在模拟和解释人类的认知过程和智能行为。

它是对人类认知系统的整体建模,涵盖了知觉、注意力、记忆、学习、推理、语言理解和生成等多个认知功能。

可以说,AI大模型正在全球掀起新一轮的技术革命与商业浪潮,从技术突破到应用落地,加速改变着我们的生活与产业。依托通用人工智能领域的持续深耕和系统性创新,科大讯飞于5月6日正式发布星火认知大模型,并于6月9日迅速完成迭代升级,受到用户持续好评,为行业与企业提质增效。

8月15日,讯飞星火认知大模型V2.0如约而至!代码能力与多模态能力重磅发布,通用人工智能能力持续升级,蓬勃发展的开发者生态,构筑起通用人工智能的新生态。

在这之前,8月12日,新华社研究院中国企业发展研究中心发布的《人工智能大模型体验报告2.0》报告中,讯飞星火以总分1013分,被评为国产卓越大模型之一。

今天我们就来体验一下传说中的讯飞星火认知大模型

体验地址:体验地址

版本新功能

在体验之前,先了解一下这次2.0版本的新功能吧,这几个模块都做了全新升级,另外还增加了插件功能,满足各种场景的需求:

  • 多模交互
  • 代码能力
  • 文本生成
  • 数学能力
  • 语言理解
  • 知识问答
  • 逻辑推理

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1 体验介绍

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然后点击申请注册,会跳到登录注册页面,我选择的是手机验证码登录,如果之前没注册,他会默认帮你注册,这一点挺好的,不用走注册流程了。

 

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2 具体使用

讯飞星火大模型是新一代认知智能大模型,它拥有跨领域知识和语言理解能力,能够基于自然对话方式理解与执行任务

2.1 多模态能力

在多模态方面,讯飞星火也在此次做了新的更新,支持图片提问功能,目前GPT-4也暂未开放该功能。

用户可以向讯飞星火发送一张图片,然后根据图片内容向讯飞星火提问,例如,发送一张西安大雁塔的图片,让其识别图片展示的是哪一处建筑,有哪些相关的历史典故等。

下面我们来进行详细的使用

2.1.1 多模理解

上传图片素材,大模型完成识别理解,返回关于图片的准确描述

测试

直接上传一张图片,等待返回

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结果

这是一张室内照片,画面中有一位坐在电脑前的女性。她穿着一件黑色的毛衣,头发扎成马尾辫。桌子上放着一台显示器和一个台灯,背景墙上挂着一些装饰品。整个场景给人一种专注和安静的感觉。

2.1.2 视觉问答

围绕上传图片素材,响应用户的问题,大模型完成回答

测试

描述一下这张图片

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结果

在这张图片中,我们可以看到一个巨大的紫色行星和一个孤独的人站在沙漠中。这个行星非常巨大,占据了整个天空的大部分空间,而人则站在它的边缘附近。这个人似乎在欣赏着这个美丽的景象,可能是因为它令人惊叹或令人感到平静。

 

2.1.3 多模生成

根据用户的描述,生成符合期望的合成音频和视频

测试

帮我生成一段下雨的天,雨水下落,落到地面,落到屋檐。落到树林里的音频

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结果

它不仅输出了一段音频,还有对应的文字描述,

(雨声轻拍树叶的声音)在下雨的天里,雨水从天空中缓缓下落,轻轻地拍打着大地。它们落在地面上,溅起一圈圈涟漪,发出微弱而悦耳的声音。同时,雨水也滴落到屋檐上。屋檐上的水滴不断滑落,形成一连串清脆的声响。这些声音交织在一起,仿佛是大自然为我们奏响的一曲美妙的乐章。而在树林里,雨水更是带来了一种独特的韵律。它们轻轻触碰着树叶和树枝,发出沙沙的声音。这些声音在树林中回荡,营造出一片宁静而祥和的氛围。总的来说,下雨天的声音是如此迷人。无论是雨水落到地面、屋檐还是树林里,都带给我们一种宁静和放松的感觉。让我们沉浸在这美妙的声音中,享受大自然的恩赐吧!

2.2 代码能力

2.2.1 代码生成

智能生成单行或函数级代码建议;根据注释、函数名自动生成代码

测试

帮我用pyhon实现一个复杂度较高的排序算法结果

结果

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代码详情
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
    return arr
else:
    pivot = arr[0]
    left = []
    right = []
    equal = []
    for i in range(1, len(arr)):
        if arr[i] < pivot:
            left.append(arr[i])
        elif arr[i] > pivot:
            right.append(arr[i])
        else:
            equal.append(arr[i])
    return quick_sort(left) + equal + quick_sort(right)

可以看到不仅生成了代码,还输出了一段对代码的介绍

这个快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn),是一种非常高效的排序算法。它的基本思想是选择一个基准元素(这里选择第一个元素),将数组分为小于、等于和大于基准元素的三个部分,然后递归地对小于和大于基准元素的两个子数组进行排序,最后将三个部分合并起来即可得到有序数组。

2.2.2 代码解释

类、函数及其作用逐一详解;支持逐行代码注释;学习海量范式,快速精准解读

测试

因为是一个对话,上下是有效的,所以就直接让它针对上述代码进行逐行解释

结果

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代码详情
def quick_sort(arr):
# 定义一个名为quick_sort的函数,参数为一个数组arr
if len(arr) <= 1:
# 如果数组长度小于等于1,说明已经有序,直接返回该数组
    return arr

else:
# 否则,需要进行排序操作
    pivot = arr[0]
# 选择数组的第一个元素作为基准元素
    left = []
# 定义一个空列表left,用于存放小于基准元素的值
    right = []
# 定义一个空列表right,用于存放大于基准元素的值
    equal = []
# 定义一个空列表equal,用于存放等于基准元素的值
    for i in range(1, len(arr)):
# 遍历数组中除第一个元素外的所有元素
        if arr[i] < pivot:
# 如果当前元素小于基准元素,将其添加到left列表中
            left.append(arr[i])

        elif arr[i] > pivot:
# 如果当前元素大于基准元素,将其添加到right列表中
            right.append(arr[i])

        else:
# 如果当前元素等于基准元素,将其添加到equal列表中
            equal.append(arr[i])

    return quick_sort(left) + equal + quick_sort(right)
# 递归地对left和right两个子数组进行排序,并将它们与equal列表合并起来得到最终的有序数组

可以看到,确实实现了代码的逐行解释,而且解释的内容也是正确的。

2.2.3 代码纠错

精准定位拼写、语法、逻辑错误;新老代码比较,支持一键修改

测试

因为是一个对话,上下是有效的,所以就直接让它针对上述代码进行逐行拼写、语法、逻辑错误定位

结果

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经过检查,上述代码没有拼写错误、语法错误和逻辑错误。它能够正确地实现快速排序算法,并且代码风格清晰简洁,易于理解和维护。

2.2.4 单元测试

选中代码,一键生成单测用例;多主流单元测试框架;智能生成单元测试数据

测试

因为是一个对话,上下是有效的,所以就直接让它针对上述代码进行单元测试用例的输出

结果

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用例详情
def test_quick_sort():
assert quick_sort([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]) == [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]
assert quick_sort([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]) == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
assert quick_sort([]) == []
assert quick_sort([1]) == [1]
assert quick_sort([1, 1, 1, 1]) == [1, 1, 1, 1]

 

2.3 插件功能

2.3.1 PPT生成

测试

我想针对k8s核心组件做一次技术分享,主要实现初学者了解k8s是什么,以及k8s组件的特点优势等内容,请帮我准备一下分享ppt

结果

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ppt详情

可以看到已经按照要求生成了ppt,看了下内容,真的很不错,内容张弛有度,图文并茂,目录排版合理,字体简洁大方。基本上稍微优化一下就可以拿去分享了,太赞了!

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2.3.2 简历生成

测试

帮我生成一份今年毕业,计算机专业的大四学生的实习简历

结果

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简历详情

可以看到,这个简历模板,稍微优化下,就可以成为自己的简历了!

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2.3.4 文档问答

测试

文档截图如下,是我先写好的一个问题。

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结果

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3 其他功能

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另外,围绕讯飞星火V2.0重磅升级的核心能力,星火助手完成全新升级:

• 结构化指令:简单填写“角色设定、目标任务、需求说明、风格设定”等,大模型初学者也能轻松完成清晰的指令,创建属于自己的高质量助手;

• 私域知识库:上传用户私域数据与知识文档,通过融合大模型通用知识与个人专业知识,快速完成更专业的大模型应用;

• 一键生成应用:聚焦已创作的星火助手,一键发布成为独立Web应用,让我们零代码也可能创建自己的大模型应用;

• 一键定制专属API:每个助手都可独立生成API,开发者可以将其快速集成到自己的应用中;

更强大的助手功能,让我们专注创意idea,把剩下的工作交给讯飞星火!让再小的场景,也能轻松拥有专属大模型应用!

4 权威测评

新华社研究院中国企业发展研究中心于8.12日发布的《人工智能大模型体验报告2.0》,科大讯飞以总分1013分位列本次国产主流大模型测评榜。

在四大评测维度中的智商指数和工具提效指数两个维度获得第一,该报告任务讯飞星火在"工作提效方面优势明显"。

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4.1智商指数

在智商部分,讯飞星火、智谱AI-ChatGLM并列第一

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4.2 工具提效

在工作提效部分,讯飞星火、百度文心一言、商汤商量、智谱AI-ChatGLM表现优良;其中讯飞星火排名第一

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5 总结

优势

讯飞星火认知大模型”是科大讯飞推出的新一代认知智能大模型,具有7大核心能力,即

  1. 文本生成
  2. 语言理解
  3. 知识问答
  4. 逻辑推理
  5. 数学能力
  6. 代码能力
  7. 多模态能力

拥有跨领域的知识和语言理解能力,能够基于自然对话方式理解与执行任务。从海量数据和大规模知识中持续进化,实现从提出、规划到解决问题的全流程闭环。

可以说,在通用人工智能的实现之路上,多模态已成为赋能行业的刚需,因此也成为讯飞既定的人工智能技术长期战略。

过去三年,讯飞在多模态领域累计获得17个国际权威评测冠军,并且在2022年启动了讯飞超脑2030计划,致力于“让人工智能懂知识、善学习、能进化,让机器人走进每个家庭”。

另外,大模型的爆火,为人工智能打开了广阔的想象空间,拥抱通用人工智能,已成为企业与个人的共同选择。

自星火大模型发布以来,讯飞开放平台开发者同比增长超282%,深度赋能“企业服务、教育培训、医疗健康、智慧金融、智能硬件”等行业。

体验

如果您是渴望使用认知大模型的用户,无论是个人还是企业,讯飞星火都是您最佳的选择!亲自动手试试!

您可以访问以下链接申请测试:体验地址

看看它是否能够满足您的需求。

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另外还有开发者权益福利:通过【专属链接】申请还可以有更高的星火大模型API测试额度,比普通渠道申请多30%,至高可申请500w Tokens。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-651624.html

到了这里,关于讯飞星火认知大模型全新升级,全新版本、多模交互—测评结果超预期的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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